MATLAB 7.x图像处理中的主要点运算方法

图6-15显示了X光片的原始效果，其中包括高通滤波和高频增强效果，以及直方图均衡化的应用。

在MATLAB 7.x图像处理中，直方图调整灰度级[0,L-1]。灰度直方图用离散函数h(rk)表示，其中rk是第k级灰度，nk是图像中具有灰度级rk的像素数目。随着技术的进步，图像处理中的直方图调整技术变得越来越重要。归一化的直方图由函数histogram[ ]表示，简写为h[ ]。

图像的点运算是图像处理中重要的一环，特别适合初学者。灰度直方图描述了图像的灰度级统计信息，主要用于图像分割和灰度变换处理。图像直方图是灰度值的函数，反映了图像中各个灰度级的出现次数或概率。归一化直方图展示了不同灰度级的比率。通过imhist(I)命令，可以计算并显示图像的灰度直方图。Matlab中的imread函数用于读取图像，而imhist函数则计算指定区间的归一化灰度直方图。在绘图时，使用stem(x,counts)函数绘制归一化直方图。

图像的点运算灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分割和灰度变换等处理过程。从数学角度来看，图像直方图展示了图像各个灰度级的统计特性，是图像灰度值的函数，反映了图像中各灰度级出现的次数或概率。归一化直方图直观地展示了不同灰度级别的像素比率。imhist(I);%灰度直方图I=imread（‘red.bmp’）;%读入图像figure;%打开新窗口[M，N]=size(I);%计算图像大小[counts，x]=imhist(I，32);%计算32个小区间的灰度直方图counts=counts/M/N;%计算各区间的归一化灰度直方图值stem(x，counts);%绘制归一化直方

在MATLAB 7.x图像处理中，显示器校正技术是一项关键工作。该技术涉及调整不同灰度级的显示效果，通过变换曲线s=cr以及不同值的应用（如=25.0、=10.0等），来优化图像输出结果。这些调整能够显著提升图像的视觉质量和精度。

在MATLAB 7.x图像处理中，同态滤波器技术通过f(x,y)=i(x,y)r(x,y)的公式，处理入射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)，以提升图像质量。

同态滤波的整个流程拆解得蛮清楚的，从f(x,y)开始到g(x,y)输出，逻辑挺紧凑，步骤像搭积木一样，一步接一步，尤其适合刚接触频域的朋友。 频域里的ln和FFT组合，是图像增强里常用的套路。你只要理解“先对数拉伸，再做频域”的思路，后面那一串H(u,v)、exp、FFT-1就比较好理解了。 配合的 PPT，蛮适合快速过一遍同态滤波的理论+实现流程，虽然是 MATLAB 7.x 年代的东西，但逻辑还蛮耐打的。页面上还挂了不少相关的资源，你可以点着看看： 像是MATLAB 7.x 图像中的同态滤波器技术，讲的就是滤波器怎么设计。 还有MATLAB 图像中的滤波技术，可以帮你把均值、高通、低通这些

最近邻插值是一种图像处理技术，它通过将输出像素的灰度值设定为离它最近的输入像素的灰度值来实现。当处理包含明显几何结构的图像时，结果可能不够平滑连续，可能会在图像中留下人为的痕迹。

在MATLAB 7.x图像处理中，巴特沃思带阻滤波器被用于去除被正弦噪声污染的图像。图像的频谱显示了噪声影响，而巴特沃思带阻滤波器有效地改善了图像的滤波效果。